模糊神经网络非线性组合预测在铁路货运量预测中的应用
准确的铁路货运量预测关系到铁路运输的发展,为此提出模糊神经网络非线性组合预测模型,应用三次指数预测模型、灰色理论预测模型、多元回归预测模型的预测值作为模糊神经网络的测试样本数据库,输出样本为铁路货运量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数.仿真结果表明该模型能够取得比单项预测模型更高的精度.
作 者： 刘婷婷 邓克涛 马昌喜 LIU Ting-ting DENG Ke-tao MA Chang-xi 作者单位： 兰州交通大学,交通运输学院,甘肃,兰州,730070 刊 名： 铁道运输与经济 PKU 英文刊名： RAILWAY TRANSPORT AND ECONOMY 年，卷(期)： 2008 30(9) 分类号： O29 U294.1+3 关键词： 铁路货运量 预测 非线性组合 模糊神经网络